Spatial profiling of solid tumor microenvironment using imaging mass cytometry with high-plex panels.
Notice bibliographique
Résumé
e14574 Background: Understanding cellular interactions within the tumor microenvironment (TME) is essential for elucidating disease progression and advancing immunotherapy. The TME is a complex ecosystem composed of cells with dysregulated metabolism immune response and signaling pathways, which in turn influence tumor development and treatment response. Multiplexed assessment serves as an important tool for clinical oncology. The simultaneous readout of multiple processes can provide biological insights and elucidate disease mechanism. Imaging Mass Cytometry (IMC) is a spatial biology imaging technique that utilizes CyTOF technology and enables deep characterization of the diversity and complexity of the TME. IMC technology offers scalable, high-throughput acquisition while generating high-quality data with true dynamic range of signal without amplification or fluorescence-based limitations such as spectral overlap and autofluorescence. Methods: To study cellular processes and their roles in tumor progression, we utilized the Human Cell Metabolism and Human Cell Signaling Panels to investigate energy production, cellular homeostasis and mitogenic signaling pathways. We then mapped these processes to the types of cells in the TME by using the Human Immuno-Oncology IMC Panel and the Human T Cell Exhaustion IMC Panel or the Maxpar Neuro Phenotyping IMC Panel Kit to characterize immune cell and neurological phenotypes in detail. We first acquired data using Preview Mode to assess the whole tissue, followed by higher-resolution imaging of selected regions of interest using Cell Mode or of the whole tissue section using Tissue Mode. Results: Our data analysis revealed significant insights into the spatial organization and metabolic profile of cells across cancer tissues. Elevated glycolysis and mTOR pathway activation suggested adaptations to hypoxia and anabolic growth in tumor areas, while interactions between fibroblasts and immune cells highlighted crosstalk within the TME. Our Neuro Phenotyping Panel was used to reveal potential for immune response in glioblastoma. Unsupervised pixel clustering and hierarchical clustering using MCD SmartViewer highlighted metabolic activity and activation of signaling pathways within tumor regions. Conclusions: Comprehensive spatial biology profiling using the IMC approach highlights the interconnected roles these pathways play in promoting tumor survival and resistance to therapies. These findings, which illuminate the metabolic and signaling heterogeneity of the TME, are crucial for developing future prognostic assessments and have the potential to guide more effective, personalized cancer therapies. For Research Use Only. Not for use in diagnostic procedures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».